Claves para construir una arquitectura de datos que impulse la innovación en tu negocio

Durante los últimos años, las organizaciones han tenido que actuar rápidamente para implementar nuevas tecnologías que impulsan el poder de los datos, a la par que intentan actualizar las infraestructuras heredadas con el objetivo de ofrecer servicios más innovadores.

Estas incorporaciones y las demandas de los clientes han aumentado la complejidad de las arquitecturas de datos, lo que puede obstaculizar enormemente las capacidades para mantener las infraestructuras existentes y garantizar el buen funcionamiento de las nuevas.

Los datos son el combustible que impulsa los negocios. ¿Perteneces al alto porcentaje de empresas que tienen problemas para poner en marcha una estrategia de datos exitosa? Si la respuesta es afirmativa, te contamos las claves y pasos para cambiar esto y conseguir una arquitectura de datos que pueda satisfacer las necesidades actuales de velocidad, flexibilidad e innovación.

¿Qué es una arquitectura de datos?

Una arquitectura de datos es la que forma en la que se gestionan los datos, desde su recopilación hasta su transformación, distribución y consumo.

Es la encargada de establecer el modelo para los datos y la forma en la que fluyen a través de los sistemas de almacenamiento. Por ello, su diseño debe estar impulsado por los requisitos comerciales de la compañía y para satisfacer determinadas necesidades empresariales.

A medida que surgen nuevas fuentes de datos a través de nuevas tecnologías, una buena arquitectura garantiza que los datos recogidos sean manejables y útiles, además de evitar el almacenamiento de los que no sirven, mejorando la limpieza y calidad de estos.

Estas plataformas modernas aprovechan las plataformas cloud para gestionar y procesar los datos, lo que hace que su escalabilidad permita completar rápidamente las tareas de procesamiento y garantizar que los datos relevantes estén disponibles para mejorar la calidad de las aplicaciones de IA.

Beneficios de una arquitectura de datos moderna

Una buena arquitectura de datos agiliza la forma en la gestionamos y diseñamos las infraestructuras de datos.

Las características que diferencian a las arquitecturas de datos moderna de los sistemas heredados son las siguientes.

Escalabilidad

Las arquitecturas tradicionales no tienen la capacidad de hacer frente a los volúmenes crecientes de datos, por lo que deben ampliarse.

La virtualización ha elevado el nivel de comodidad y elasticidad para las organizaciones, lo que permite escalar el rendimiento, la gestión de estancias, servidores, nodos y contenedores.

Con ello se consiguen beneficios como la conveniencia, la velocidad para actualizar los servidores o la recuperación ante desastres.

Por ello, la escalabilidad es clave para una arquitectura de datos moderna, pues permite adaptarse cuando cambian las demandas de los negocios.

Automatización

Con la escalabilidad surgen nuevos desafíos de mantenimiento y gestión. El volumen de datos que manejan las empresas es demasiado grande y se necesita automatizar tareas para que las bases de datos actúen por sí mismas.

Se puede aplicar a identificar y corregir errores, crear informes o estructuras los datos, entre otras muchas aplicaciones.

Aquí entra la metodología de DataOps, que ayuda a mejorar la comunicación, integración y automatización de los flujos de datos entre los administradores y los consumidores de estos en una organización.

Ahorro de costes

Los volúmenes de datos tan grandes en sistemas locales suponen un gran desembolso de costos para ponerse en marcha. Dar el salto a una plataforma en la nube también supone una gran inversión inicial, pero que se verá recompensada con creces gracias a sus grandes beneficios.

Las arquitecturas de datos modernas agilizan los costos y eliminan tarifas innecesarias, todo ello manteniendo el negocio funcionando sin problemas.

Calidad de los datos

La calidad de los datos es un pilar fundamental para las empresas, pues la mala calidad de los mismos tiene un impacto financiero altísimo.

Por su parte, las arquitecturas modernas mantienen las dimensiones de la calidad de los datos y verifican periódicamente si hay imprecisiones, anomalías o inconsistencias.

Aquí la nube tiene un papel importante, pues permite automatizar gran parte de este proceso, por lo que se puede exigir la calidad desde el primer momento.

Simplicidad

Como casi todo en la vida, lo más simple, es lo mejor, y esto también es aplicable a la arquitectura de datos.

La mejor opción es la que más se ajuste a las necesidades de cada caso, sin exceder las posibilidades de cada empresa y optando por el modelo que nos reporte el máximo valor.

¿Cómo construir una arquitectura de datos innovadora?

Aunque existe la posibilidad de implementar algunos cambios y dejar intacta la estructura central, la mayoría de las empresas necesitan una reestructuración de la infraestructura de datos existente, la cual incluye las tecnologías heredadas y las nuevas que se van a incorporar.

Según McKinsey, las empresas están implantando 6 cambios fundamentales en sus arquitecturas de datos para conseguir una entrega más rápida de nuevas capacidades y simplifican los enfoques existentes. Los recopilamos a continuación.

De plataformas de datos locales a plataformas cloud

La nube es uno de los pilares que sustenta la arquitectura de datos moderna gracias a que, como hemos dicho más arriba, facilita escalar rápidamente las herramientas y capacidades de la IA para obtener una mayor ventaja competitiva.

Es por ello que los principales proveedores cloud han cambiado por completo la forma en la que las organizaciones obtienen, implementan y ejecutan sus infraestructuras, datos y aplicaciones.

Aquí encontramos dos tipos:

• Las plataformas de datos sin servidor, que permiten a las organizaciones crear y operar aplicaciones centradas en datos sin contar con tanta experiencia, lo que permite acelerar la implementación y reducir gastos operativos.
• Por su parte, las soluciones de datos en contenedores, apoyadas en Kubernetes, permiten a las empresas desacoplar y automatizar la implementación de sistemas de almacenamiento de datos. Está destinada a configuraciones más complicadas, pero que son altamente escalables.

Del procesamiento por lotes al tiempo real

Los costos de las capacidades de transmisión de datos en tiempo real han disminuido mucho durante los últimos años, lo que ha hecho que su uso se haya democratizado.

Estas tecnologías son las encargadas de crear nuevas aplicaciones comerciales, como mecanismos de suscripción, información de la localización de un conductor de taxi, predicción de problemas de infraestructuras, análisis del comportamiento de clientes, etc.

De soluciones comerciales preintegradas a plataformas modulares

A la hora de escalar aplicaciones, las empresas suelen encontrar obstáculos con los datos heredados. Por ello, una arquitectura de datos modular puede ser la mejor solución.

Por esto motivo, muchas empresas de servicios públicos están virando hacia este enfoque para ofrecer rápidamente nuevos servicios digitales con gran cantidad de datos y conectar aplicaciones basadas en la nube a escala.

Así, la canalización de datos y las interfaces basadas en API simplifican la integración entre herramientas y plataformas dispares al proteger a los equipos de datos de la complejidad de las diferentes capas, acelerar el tiempo de comercialización y reducir la posibilidad de causas nuevos problemas.

De point-to-point a puntos de acceso desacoplado

La exposición de datos a través de API puede garantizar que el acceso directo para ver y modificar datos sea limitado y seguro, además de ofrecer un acceso más rápido y actualizado.

Esto se traduce en que los datos se reutilicen fácilmente entre equipos, acelerando el acceso y una colaboración más fluida.

Se puede crear, por ejemplo, un “mercado de datos” interno para empleados a través de API para simplificar y estandarizar el acceso a los activos de datos centrales en lugar de depender de interfaces patentadas.

De un data warehouse empresarial a una arquitectura basada en dominios

Son numerosas las empresas que han pasado de un data lake central a diseños impulsados por el dominio que pueden personalizarse según el objetivo empresarial y así mejorar el tiempo de comercialización de nuevos productos y servicios.

Aunque los conjuntos de datos aún pueden residir en la misma plataforma, este enfoque los propietarios de cada dominio departamental tienen la tarea de organizar sus conjuntos de datos en un formato fácilmente consumible.

Es por ello que requiere un equilibrio muy pensado para evitar que se vuelva fragmentado o ineficiente. Sin embargo, reduce significativamente el tiempo dedicado a construir nuevos modelos dentro del data lake, y puede ser una opción más simple y efectiva.

De modelos de datos rígidos a modelos flexibles y extensibles

Es habitual que los modelos de datos predefinidos de proveedores de software se construyan sobre esquemas normalizado con tablas de bases de datos rígidas y elementos de datos para minimizar la redundancia. Este enfoque es útil para casos de uso centrados en la elaboración de informes y reglamentación, pero supone la inversión de largos circos de desarrollo profesional cuando se quieren incorporar nuevos elementos o fuentes de datos.

Por ello, un modelo más flexible y desnormalizado aporta una poderosa ventaja competitiva al explorar datos o respaldar análisis avanzados. Aporta numerosos beneficios, como exploración ágil, complejidad reducida, mejor almacenamiento de datos estructurados y no estructurados, etc.

¿Cómo puede la arquitectura de datos impulsar la innovación?

Las inversiones para crear capacidades mejorades pueden suponer una cifra inicial alta para las empresas, por ello es tan importante tener un plan estratégico claro para tomar las mejores decisiones y priorizar aquellos cambios que afectarán directamente a los objetivos comerciales y no invertir más de lo necesario.

Cuando esto se hace bien, el retorno de la inversión puede ser muy significativo, además de reportar numerosas ventajas, como mejoras en la productividad, reducción del riesgo regulatorio y operativo, la entrega de capacidades…

Algunas de las claves para implementar nuevas tecnologías en nuestra arquitectura son:

• Aplicar una mentalidad agile para probar y aprender de la arquitectura, con el objetivo de experimentar con diferentes componentes y conceptos.
• Establecer “tribus” de datos, donde distintos equipos trabajen juntos para implementar procesos de ingeniería de características y datos estándar para respaldar el desarrollo de conjuntos de datos listos para modelar.
• Invertir en DataOps para acelerar el diseño, desarrollo e implementación de nuevos componentes.
• Crear una cultura de data-driven y vincularla con los objetivos comerciales de la empresa.

En Plain Concepts te guiamos a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos para obtener el máximo valor para tu empresa. Tenemos como objetivo abordar el reto de la estrategia digital y de datos desde un prisma empresarial con el que obtener beneficios gracias a un marco estructurado acorde a tus necesidades.

Con este enfoque definimos la estrategia necesaria a través de un proceso de inmersión, madurez y consolidación, trabajando en la generación de beneficios a corto plazo que den credibilidad a esta estrategia.

Basándonos en el grado de madurez, proponemos una hoja de ruta de evolución para aprovechar los datos. Para ello, hemos desarrollado un framework específico que permite definir mejor el camino para convertirse en una empresa digital, abordando la estrategia, el modelo operativo, la organización y la tecnología.

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